Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kas saate selgitada DeepSEEK-R1 jaoks kohandatud valvurite loomise protsessi


Kas saate selgitada DeepSEEK-R1 jaoks kohandatud valvurite loomise protsessi


DeepSEEK-R1 mudeli jaoks kohandatud valvurite loomine hõlmab mitut sammu, võimendades Amazon Bedrocki võimalusi ohutuse ja kontrolli parendamiseks generatiivsetes AI-rakendustes. Siin on üksikasjalik juhend nende kaitsealade rakendamiseks:

Eeltingimused

Enne valvurite seadistamist veenduge, et teil oleks AWS -i konto, millel on juurdepääs Amazon Bedrockile ja vajalikele IAM -i lubadele. Lisaks oleksite pidanud juba importima DeepSEEK-R1 mudeli, kasutades Amazon Bedrocki kohandatud mudeli importi funktsiooni [4].

1. samm: keskkonna seadistamine

1. Juurdepääs Amazon Bedrockile: liikuge Amazoni aluspõhja konsooli ja veenduge, et teil oleks juurdepääs DeepSEEK-R1 mudelile.
2. Installige sõltuvused: vajalike sõltuvuste installimiseks kasutage Jupyteri sülearvutit või sarnast keskkonda. Seda saab teha Pythoni raamatukogude abil, näiteks AWS -teenustega suhtlemiseks [4].

2. samm: kaitsealade konfigureerimine

1. Looge kaitsepiirang: kasutage kaitsepiiri loomiseks AWS -i halduskonsooli või programmilist lähenemist. See hõlmab teie konkreetse kasutusjuhtumi jaoks kohandatud poliitikate määratlemist, näiteks sisufiltrid, teemafiltrid, sõnafiltrid ja tundlikud teabefiltrid [2] [4].

2. Filtrite konfigureerimine: näiteks kui töötate tervishoiu kontekstis, võite luua valvuri nimega "tervishoiu sisu filtrid". Seadke nii sisendi kui ka väljundi filtri tugevus selliste kategooriate jaoks nagu "kõrge" nagu vihkamine, solvangud, seksuaalne sisu ja vägivald [1].

3. Lubage kiire valvamise lubamine: rakendage kiireid rünnakuid, et konfigureerida neid kahjulike või sobimatute viipete tuvastamiseks ja blokeerimiseks enne mudeli jõudmist [3] [4].

3. samm: kaitsealade testimine

1. Kutsuge mudel API: kasutage oma kaitsealade testimiseks `invokemodel API`. See hõlmab tokenisaatori ja aluspõhja käitumise kliendi initsialiseerimist mudeliga suhtlemiseks [1].

2. Käivitage testjuhtumid: alustage stsenaariumiga ilma valvurideta, et jälgida mudeli tooreid vastuseid. Seejärel korrigeerige samad juhised, millel on kaitsepiirid, võimaldasid näha, kuidas nad sekkuvad ja blokeerivad sobimatut sisu [1].

3. Hinnake jõudlust: hinnake oma kaitsepiiride tõhusust, testides neid mitmesuguste sisendite, näiteks piiratud teemade või tundliku teabe alusel, tagamaks, et need tuvastavad ja blokeerivad kahjuliku sisu [4].

4. samm: valvurite rafineerimine

1. Reguleerige filtrid: testi tulemuste põhjal täpsustage oma kaitsepiire poliitikat, kohandades filtri tugevusi või lisades vajadusel uusi filtreid, et paremini sobitada teie kasutusjuhtumi nõudeid [7].

2. blokeeritud sõnumside: konfigureerimine blokeeritud sõnumside saamiseks, et pakkuda asjakohaseid vastuseid, kui sekkumised sekkuvad, tagades sujuva kasutajakogemuse, säilitades samal ajal ohutusstandardid [7].

Järeldus

DeepSEEK-R1 kohandatud kaitseradade rakendamine Amazon Bedrock abil suurendab teie AI-rakenduste ohutust ja usaldusväärsust, pakkudes kindlat kontrolli kasutaja sisendite ja mudeli väljundite üle. See protsess tagab, et teie generatiivsed AI -kasutuselevõtud peavad järgima konkreetseid ohutuskriteeriume ja regulatiivseid nõudeid, muutes need usaldusväärsemaks ja turvalisemaks.

Tsitaadid:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=DV42VLP-RMG
]
]
]
]
]
]
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
]